4.2.mlp

• $W$ 的形状为 输入单元数，输出单元数
• $b$ 形状为 输出单元数
• 训练时 $X$ 形状为 (batch_size, 第一层单元数)，实际乘法过程类似于 [W @ X[i] for i in range(batch_size)]
• 预测时，$X$ 的形状应该是 (n, 第一层单元数)，其中 n 是预测时样本的数量。这里的 n 可以是任意正整数，包括 1（即单个样本的预测）。